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常规GPS/INS紧组合抗差自适应滤波只适用于卫星数≥4的情况,且预测残差构造自适应因子要求观测值可靠。针对该局限性,对常规抗差自适应滤波算法做出两点改进:1)采用两步滤波,用第1步常规EKF滤波残差构造第二步抗差算法的粗差判别量;2)在第2步滤波用预测残差构造自适应因子时,剔除异常观测值对应的预测残差和预测残差协方差,以削弱观测异常对自适应因子的不良影响。实验结果表明,常规抗差算法在卫星数4时不适用。常规自适应滤波算法在观测值存在异常的情况下无法正确修正模型异常。改进后的抗差自适应滤波算法在组合系统观测卫星数4且观测值存在异常的情况下,仍能正确修正观测粗差和动力学模型异常,能够达到良好的导航精度。 相似文献
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全面系统地介绍了Calson提出的分布式联邦滤波器理论,给出了完整的信息分配与融合滤波流程及相应公式,讨论两类系统类型和四种设计的特性。首次提出INS/GPS/RDSS组合导航的设想,并对各子系统特点进行了探讨和对INS/RDSS子系统进行了建模,建议在实际开发中采用NR设计,该设计属于A类FKF系统。通过算例验证了NR模式融合结果的最佳性及优良的容错能力。 相似文献
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支持向量回归辅助的GPS/INS组合导航抗差自适应算法 总被引:1,自引:0,他引:1
卡尔曼滤波残差分量受到观测信息误差和动力学模型误差的双重影响,由于GPS/INS松耦合导航系统中观测值个数少于状态参数个数,导致异常检测时难以正确区分误差来源,提出一种支持向量回归辅助的组合导航抗差自适应算法。该算法克服了组合系统观测信息无冗余情况下异常检测的局限性,基于遗传算法参数寻优构建回归模型,预测次优观测值,结合整体异常检验法自主选择抗差或自适应滤波,进而调整观测值或动力学模型对导航解的贡献,进行导航预报。最后利用车载实测数据进行验证,结果表明:该算法能够对存在的异常故障智能判定,减弱观测值异常和动力学模型误差影响,保证组合导航精度,提高导航解可靠性。 相似文献
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扩展卡尔曼滤波(EKF)是GPS/INS组合导航系统工程实现中常用的一种数据融合方式.但EKF线性化误差在一定程度上影响了GPS/INS组合导航系统精度的提高.Unscented卡尔曼滤波器(UKF)是一种非线性滤波器,它能有效地减小线性化误差对GPS/INS组合导航系统精度的影响.基于四元数法建立了GPS/INS组合导航系统的非线性误差方程模型;最后通过数字仿真验证了UKF组合导航系统应用中的性能. 相似文献
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提出了一种双差载波相位GPS/INS紧密组合的新形式,分析了紧密组合和松散组合的计算形式和特点,进而统一了紧密组合和松散组合的估计状态,并将此紧密组合和松散组合相结合,实现了一个复合滤波器。此滤波器可以根据GPS的实际观测情况动态选择合适的滤波方式,可兼顾滤波器的精度和可靠性。通过处理实测数据,验证了此滤波器在精度和可靠性上都优于任一种单一的组合模式。 相似文献
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针对GNSS/INS松组合导航系统观测信息无冗余,而且观测信息可能存在异常的情形,结合自适应滤波算法和神经网络算法,提出了两种GNSS/INS抗差自适应组合导航解算方案,根据观测信息和动力学模型信息异常情况,给出了4种GNSS/INS抗差自适应滤波算法。利用实测数据进行了验证,结果表明,4种抗差自适应滤波算法在观测信息不足的情况下,不但能够抑制动力学模型扰动异常对导航解的影响,而且能够较好地抑制异常观测信息对导航解的影响。 相似文献
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针对常规模式下。单系统实时精密单点定位精度受接收机环境和可视卫星数量影响严重等问题,研究了GPS/BDS双系统实时精密单点定位,采用非差无电离层组合载波和伪距观测值,详细推论了Kalman滤波参数估计方法的基本原理,并利用其进行参数估计,最后通过IGS站和实测数据进行了实时PPP实验,实验表明:GPS/BDS双系统定位模式较GPS单系统有明显改善,在E、N、U方向收敛后RMS值分别达到0.125 m、0.117 m、0.289 m,较单系统在各方向分别改善了11.9%、18.1%、22.5%。证明了GPS/BDS实时PPP能够达到分米级到厘米级定位精度。 相似文献
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SINS/GPS组合导航技术为研究地球重力场开辟了一条崭新的探索途径。可以在运动过程中同时测定重力异常和垂线偏差,从而实现真正的动态矢量重力测量。本文研究了这种新理论方法的数学模型及实现方法,并针对重力扰动矢量的确定探讨了这种新技术的分辨率。 相似文献
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GPS/INS直接定向精度分析 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来,GPS/INS融合技术在国内逐渐被应用于航空摄影测量中,利用其直接获得外方位元素,从而减少外业控制点。通过试验,在DMC数码相机同高精度的GPS/INS系统联结下,直接获取了试验区的外方位元素,并对GPS/INS数据直接定向的精度进行分析和总结,得出了一些有益的结论。 相似文献
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Adaptive Kalman Filtering for INS/GPS 总被引:69,自引:0,他引:69
After reviewing the two main approaches of adaptive Kalman filtering, namely, innovation-based adaptive estimation (IAE)
and multiple-model-based adaptive estimation (MMAE), the detailed development of an innovation-based adaptive Kalman filter
for an integrated inertial navigation system/global positioning system (INS/GPS) is given. The developed adaptive Kalman filter
is based on the maximum likelihood criterion for the proper choice of the filter weight and hence the filter gain factors.
Results from two kinematic field tests in which the INS/GPS was compared to highly precise reference data are presented. Results
show that the adaptive Kalman filter outperforms the conventional Kalman filter by tuning either the system noise variance–covariance
(V–C) matrix `Q' or the update measurement noise V–C matrix `R' or both of them.
Received: 14 September 1998 / Accepted: 21 December 1998 相似文献
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A new approach for airborne vector gravimetry using GPS/INS 总被引:2,自引:2,他引:2
A new method for airborne vector gravimetry using GPS/INS has been developed and the results are presented. The new algorithm
uses kinematic accelerations as updates instead of positions or velocities, and all calculations are performed in the inertial
frame. Therefore, it is conceptually simpler, easier, more straightforward and computationally less expensive compared to
the traditional approach in which the complex navigation equations should be integrated. Moreover, it is a unified approach
for determining all three vector components, and no stochastic gravity modeling is required. This approach is based on analyzing
the residuals from the Kalman filter of sensor errors, and further processing with wavenumber coefficient filterings is applied
in case closely parallel tracks of data are available. An application to actual test-flight data is performed to test the
validity of the new algorithm. The results yield an accuracy in the down component of about 3–4 mGal. Also, comparable results
are obtained for the horizontal components with accuracies of about 6 mGal. The gravity modeling issue is discussed and alternative
methods are presented, none of which improves on the original approach.
Received: 18 April 2000 / Accepted: 14 August 2000 相似文献
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为验证导航模型在GPS信号更新频率较低的情况下的导航能力,给出了GPS/INS组合导航滤波模型。载体运动过程中,分别使信号中断5s、10s、15s。通过实验得出,GPS信号中断时间过长(10s以上),GPS信号恢复后,Kalman滤波器会产生发散现象。引入支持向量机,提出利用SVM内插GPS信号提高信息更新频率消除组合导航滤波器的发散。结果表明,GPS信号中断时间过长导致组合导航系统滤波发散的情况下,通过SVM内插GPS数据提高GPS更新频率,可以有效地抑制滤波发散,提高导航的准确性。 相似文献
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简要介绍了GPS/INS松组合导航系统状态方程和观测方程。针对标准Kalman滤波算法存在的状态方程截断误差、噪声统计特性的不确定性以及状态扰动异常的影响,给出了一种应用于GPS/INS组合导航系统的迭代滤波算法。该算法采用迭代策略,不断利用观测信息实时修正状态预报值。实测数据计算结果表明,通过对状态预报值的实时修正,该算法能够很好地抑制状态预报信息的不确定性和扰动异常等对导航解的影响。其滤波解精度明显优于标准Kalman滤波。 相似文献
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随着我国北斗导航系统的发展,多系统组合在变形监测中的应用将是今后发展的趋势。为了监测超高层的变形趋势,本文利用BDS/GPS组合RTK技术对国内某超高层进行变形监测,经分析发现,BDS/GPS组合相比于单系统卫星可见数目增多,PDOP值减小,卫星空间分布得到改善,变形监测精度以及稳定性相比于单系统有了很大提高,能更精确的监测出超高层的变形趋势。 相似文献